Rasteranalyse mit QGIS - gis.hsr.ch · Sandro Fornallaz 9. März 2015 3 Einleitung Mit der vorliegenden Arbeit werden die Arbeitsschritte und Resultate der selbständigen Projektarbeit

Fachhochschule OstschweizHochschule für Technik RapperswilCAS GIS in der Planung 2014/15

Rasteranalyse mit QGIS

MIV-Erreichbarkeit der Autobahnanschlüsse in Winterthur

Projektarbeit, 9. März 2015

betreut durch Roger Bräm

Autor:

Sandro FornallazSägeweg 1

8405 [email protected]

CAS GIS 2014/15 Projektarbeit MIV-Erreichbarkeit

Sandro Fornallaz 9. März 2015 2

InhaltsverzeichnisEinleitung .....................................................................................................................................................3

Ziele dieser Projektarbeit ..........................................................................................................................3

Motivation für die Wahl des Themas .........................................................................................................3

Übersicht Projektperimeter........................................................................................................................3

Aufbau der Projektarbeit ...........................................................................................................................4

1. QGIS Grundlagen.....................................................................................................................................4

Sextante Modeler oder GRASS ................................................................................................................4

GeoJSON oder shapefile ..........................................................................................................................4

Übersichtsplan als WMS einbinden...........................................................................................................4

Erstellen der GRASS Region ....................................................................................................................5

2. Aufbereitung der Grundlagendaten...........................................................................................................6

Selektion der Objekte des SwissTLM........................................................................................................6

Selektieren in der Attributtabelle von Vektordaten.....................................................................................7

Diskussion Vektor Grundlagendaten.........................................................................................................8

GRASS Import ........................................................................................................................................10

Umwandlung der Vektor in Raster...........................................................................................................11

3. Datenbearbeitungsprozess .....................................................................................................................11

Schritt 1: Raster reklassieren ..................................................................................................................11

Visualisierung der Raster ........................................................................................................................12

Übersicht Raster Grundlagen..................................................................................................................12

Schritt 2: Raster Puffer bilden und Reklassieren .....................................................................................13

Schritt 3: Raster kombinieren und Kostenpfad ermitteln..........................................................................14

Schritt 4: Reklassieren der Kostendaten .................................................................................................14

4. Datenausgabe ........................................................................................................................................15

Export als Vektordatei .............................................................................................................................15

MIV-Erreichbarkeitesklasse den Bauzonen zuweisen .............................................................................15

Einen Stil laden.......................................................................................................................................15

5. Diskussion der Resultate ........................................................................................................................16

Fazit ...........................................................................................................................................................17

Quellenverzeichnis .....................................................................................................................................18

Anhang.......................................................................................................................................................19

Prozessmodell ........................................................................................................................................19

Codes der Datenbearbeitungs-Prozessschritte .......................................................................................20

Daten-CD................................................................................................................................................20

Karte zur MIV-Erreichbarkeit ...................................................................................................................20



EinleitungMit der vorliegenden Arbeit werden die Arbeitsschritte und Resultate der selbständigen Projektarbeit im

Rahmen des CAS GIS 2014/2015 dokumentiert.

Ziele dieser Projektarbeit

Das Ziel dieser Projektarbeit besteht darin, das Programm QGIS kennenzulernen und damit eine vertiefte

Rasteranalyse durchzuführen. Die Datensätze und Tools welche in dieser Projektarbeit verwendet werden,

sollten möglichst frei zur Verfügung stehen. Mit der vorliegenden Dokumentation soll die Analyse durch

interessierte Personen selbstständig durchgeführt und nachvollzogen werden können.

Als Aufgabenstellung für die Analyse wurde die Erstellung einer Erreichbarkeitskarte für den motorisierten

Individualverkehr (MIV) für Winterthur gewählt. Die Karte, die als Resultat aus der Analyse hervorgeht, soll

mittels WebMapService (WMS) über das Internet verfügbar gemacht werden.

Motivation für die Wahl des Themas

Im Rahmen des CAS GIS Zertifikatkurses wurde insbesondere das Programm ArcGIS vertieft. Im Unter-

nehmen, in dem ich arbeite, steht diese Software jedoch nicht zur Verfügung. Der Kauf des Programms ist

nicht geplant. Aus diesem Grund soll das frei verfügbare QGIS verwendet werden.

Des Weiteren erachte ich die Philosophie von Open Source Software als sehr interessant und positiv.

Durch eine Spende an QGIS kann jeder Nutzer auf freiwilliger Basis etwas zum Betrieb und zur Weiterent-

wicklung der Software beitragen. Zudem gehe ich davon aus, dass sich QGIS auch künftig weiter verbes-

sern wird und sich als gute Software für den Einsatz im professionellen Bürobetrieb vermehrt etablieren

wird. Gerade für Firmen mit seltener Anwendung von GIS-Systemen wird QGIS als vorteilhafte Alternative

erachtet.

Übersicht Projektperimeter

Mittels einer Raster-Kostenpfadanalyse in QGIS wird eine MIV-Erreichbarkeitsanalyse zu den vier Auto-

bahnanschlüssen um Winterthur erstellt.



Aufbau der Projektarbeit

Die Projektarbeit ist in fünf Teile gegliedert und entspricht im Ablauf dem Vorgehen bei der Erstellung der

MIV-Erreichbarkeitskarte. Im ersten Kapitel werden die QGIS Grundlagen behandelt. Anschliessend erfolgt

die Aufbereitung der Grundlagendaten, und die methodischen Vereinfachungen der Analyse werden erläu-

tert. In Kapitel drei wird der eigentliche Datenbearbeitungsprozess beschrieben. Dabei wird für jeden Pro-

zessschritt aufgezeigt, welches Tool angewendet wird, sowie welche Funktion das jeweilige Tool über-

nimmt. Die getätigten Einstellungen werden erklärt und begründet und die Resultate des jeweiligen Vor-

gangs beschrieben. Die QGIS-Codes für diese Prozessschritte sowie eine Abbildung des Prozessmodells

sind im Anhang dieser Arbeit verfügbar. Im vierten Kapitel wird die Ausgabe der Daten kurz beschrieben

und in Kapitel fünf werden die Resultate der Projektarbeit reflektiert. Am Schluss ziehe ich ein kurzes Fazit.

1. QGIS GrundlagenFür diese Projektarbeit wurde die QGIS Version 2.3 sowie 2.6 auf Windows sowie auf Mac verwendet. Seit

März 2015 ist zudem die neue Version 2.8 verfügbar. Die Bearbeitung des Projekts auf mehreren Compu-

tern sowie Versionen und Systemen hat teilweise zu Problemen geführt. Insgesamt funktioniert die In-

teroperabilität jedoch sehr gut. Wichtig ist, dass insbesondere im QGIS Projekt die „relativen Pfade“ akti-

viert sind. Des Weiteren ist zu Beginn eines neuen QGIS Projekts das genaue Koordinatensystem – in die-

sem Projekt CH1903/LV03, EPSG: 21781 – und die Masseinheit – in dieser Arbeit Meter – einzustellen.

Sextante Modeler oder GRASS

Zu Beginn wurde versucht die Analysen mithilfe des Model Builder von QGIS, dem Sextante Modeler

durchzuführen. Seit der Version 2.0 von QGIS ist der Sextante Modeler standardmässig als Komponente

im QGIS eingebaut. Bei der Anwendung treten jedoch bereits mit den ersten und einfacheren Befehlen

grössere Probleme auf. Beispielsweise konnten die gewünschten Abfragen von mehreren Kriterien in der

Attributtabelle mittels „select by attribute“ selbst nach längerer Recherche nicht erfolgreich durchgeführt

werden. Da in dieser Projektarbeit mehrheitlich mit Rasterdaten gearbeitet wird, bietet sich GRASS dafür

an. Somit wurden die Bearbeitungsschritte einzeln durchgeführt und auf die Erstellung eines Models ver-

zichtet wird. Für die Übersicht wird ein Prozessmodell erstellt und dem Angang dieser Projektarbeit beige-

fügt.

GeoJSON oder shapefile

Zu Beginn wurden die Vektor-Layer mit GeoJSON erstellt und bearbeitet. Teilweise sind einige Informatio-

nen darin jedoch nicht korrekt übernommen worden. Beim Import von GeoJSON-Layers ins QGIS mussten

beispielsweise die Layer-Namen jeweils manuell eingegeben werden. Dies kann bei nicht konsequenter

Nachführung der Bezeichnungen rasch zu Verwirrungen führen. Aus diesem Grund wird im vorliegenden

Projekt mit shapefile gearbeitet.

Übersichtsplan als WMS einbindenUm rasch einen Überblick zur Region und der gewählten Location zu erhalten, soll ein WMS-Server einge-

bunden werden. Dadurch werden die Daten nicht lokal gespeichert, sondern über das Internet bezogen.

Der Kanton Zürich bietet einige Karten gratis an. Auf der Website GeoLion, kann der Link zum Raster-

Übersichtsplan (UPWMS) bezogen werden.

(GeoLion: http://www.geolion.zh.ch/geodatenservice/show?nbid=850; UPWMS: http://wms.zh.ch/upwms)

Das Einbinden der WMS-Karte erfolgt über den auf der linken Seite gekennzeichneten Button. Anschlies-

send wird eine neue WMS Verbindung hinzugefügt, dabei kann der Web-Link eingetragen werden. Nun

muss die Verbindung nur noch hergestellt werden und der Layer dem Projekt hinzugefügt werden.



Erstellen der GRASS Region

GRASS Plugin Grass Datenbank Location Mapset GRASS-Region Rasterzellenauflösung

Um mit GRASS arbeiten zu können, muss im ersten Schritt das GRASS-Plugin aktiviert werden. An-

schliessen wird GRASS in der Funktionsleiste aufgeführt. Bevor nun mit GRASS gearbeitet werden kann,

muss eine neue Datenbank für GRASS erstellt werden. Darin wird im ersten Schritt immer das Projektge-

biet, die „Location“, definiert. Die Location enthält die Koordinationsdaten sowie weitere Informationen zum

geografischen Untersuchungsgebiet.

Die GRASS-Region, auch Untersuchungsperimeter genannt, wird in dieser Projektarbeit durch folgende

Funktionen erstellt: Als erstes wird die Nord-Süd- bzw. West-Ost-Ausdehnung bestimmt. Diese beträgt im

vorliegenden Fall 7.5 km bzw. 9 km. Die Regionseinstellungen lassen sich bei Bedarf jederzeit über den

Orange markierten Button editieren. Als zweiter Schritt wird ein neues Mapset eröffnet, in dem direkt gear-

beitet wird und die Daten hinterlegt werden können. Wenn mit Rasterdaten gearbeitet wird, sollte die Auflö-

sung der Rasterzellen gleich zu Beginn eingestellt werden. Dazu werden unter „GRASS-Region editieren“

die gewünschten Werte in Metern eingetragen. In dieser Projektarbeit wird mit einer Rasterauflösung von 5

auf 5 Metern gearbeitet. Somit ist das Untersuchungsgebiet in 2.7 Mio. Rasterzellen unterteilt.



2. Aufbereitung der GrundlagendatenBevor mit der Analyse begonnen werden kann, müssen die dafür benötigten Daten beschafft und aufberei-

tet werden.

Selektion der Objekte des SwissTLM

Im Folgenden wird beschreiben, welche Daten des SwissTLM für die Analysen von Interesse sind und wo-

rauf bei der Auswahl zu achten ist.

In dieser Projektarbeit wird einerseits mit dem Datensatze Feature Class TLM_AUS_EINFAHRT gearbeitet,

der alle Ein- und Ausfahrten von Autobahnen und Autostrassen enthält. Bei TLM_AUS_EINFAHRT handelt

es sich um einen Punkte-Datensatz, wobei die Punkte jeweils bestimmte Knoten im Strassennetz darstel-

len. Aus der untenstehenden Attributtabelle wird ersichtlich, welcher Datentypt mit welchem Attribut be-

schrieben wird.

TLM_AUS_EINFAHRT

OBJEKTART Datentyp Beschreibung der Relevanz des jeweiligen Datentyps

0 Verzweigung Dieser Datentyp ist für die vorliegende Analyse nicht relevant, da kei-

ne Verbindung zum untergeordneten Strassennetz besteht.

1 Ausfahrt Dieser Netzknoten befindet sich am Anfang der Ausfahrt

2 Einfahrt Dieser Netzknoten befindet sich am Ende der Einfahrt

3 Ein- und Ausfahrt Es befindet sich kein kombinierter Knoten im Untersuchungsperimeter

Für die weiteren Untersuchungen sind die beiden Kategorien OBJEKTART 1 und 2 re-

levant. Die Punktdatensätze sind jeweils mit einer Verbindung, der OBJEKTART 4 des

TLM_STRASSE, an das Strassennetz angebunden (siehe Abbildung rechts). Die exakte

Verknüpfung der Vektoren ist in diesem Fall jedoch nicht notwendig, da die Berechnun-

gen aufgrund von Rasterdaten mit einer Auflösung von 5x5 Metern durchgeführt werden

und das Verbindungsstück (OBJEKTART 4) nur eine Länge von durchschnittlich ca. 20

Metern hat. In diesem Fall genügt es, wenn um die Strassen jeweils ein Puffer von

100m miteinberechnet wird. Wäre dies nicht der Fall, müsste dieser Datentyp des

TLM_STRASSE jedoch zwingend miteinbezogen werden, z.B. für eine Kostenpfadanalyse.

Um zu definieren, welche Strassen für die Analyse verwendet werden, wurden die Daten im ersten Schritt

im Detail betrachtet. Dabei hat sich herausgestellt, dass eine Einteilung in zwei Kategorien am sinnvollsten

erscheint. Nachfolgend sind die verschiedenen relevanten Strassentypen farblich gekennzeichnet.

TLM_STRASSE

NR Name Farbe

0 Ausfahrt Keine

1 Einfahrt Keine

4 Verbindung Keine

5 Zufahrt Keine

10 4m Strasse Hellblau

9 6m Strasse Dunkelblau

20 8m Strasse Grün

8 10m Strasse Rot

11 3m Strasse Violett *

* Die 3m Strassen werden für die

Untersuchung nicht verwendet.



Es wird davon ausgegangen, dass auf grösseren Strassen ein schnelleres Vorankommen des MIV möglich

ist. Daher werden zwei Strassen-Datensätze erstellt: „Strassen gross“ (6m, 8m und 10m Strassen) und

„Strassen klein“ (4m Strassen). Eine feinere Abstufung der Kategorien ist nicht möglich, da sich die Stras-

sentypen 6m, 8m und 10m oft verändern – d.h. die Breite der Strassen variiert immer ein wenig – und sich

deshalb kein durchgängiges Netz dieser einzelnen Typen erstellen lässt. Aus diesem Grund werden diese

Strassen zu einem Netz (Strassen gross) zusammengefasst. Ebenso werden die Aus- und Einfahrtsstras-

sen sowie die Verbindung- und Zufahrtsstrassen der Kategorie „Strassen gross“ zugeordnet. Die 4m-

Strassen bilden ein gutes durchgängiges Netz und können daher als separate Kategorie „Strassen klein“

verwendet werden. Der Strassentyp 3m wird ausgeschlossen da dieser überwiegend nicht befahrbare

Strassen enthält. In der Attributtabelle wird zwar neben der Strassenbreite auch die Belagsart oder die Be-

fahrbarkeit angegeben, es sind jedoch keine Informationen dazu enthalten, ob eine Strasse effektiv durch

den MIV erlaubt befahrbar ist.

Wie die nachfolgende Abbildung zeigt, wurde durch den Ausschluss der 3m Strassen die Datenqualität

leicht reduziert (orange). Insgesamt wird das Resultat jedoch verbessert, da die meisten unbefahrbaren

Strassen, wie z.B. Waldwege oder Wege im Friedhof, von der Analyse ausgeschlossen werden (grün).

Selektieren in der Attributtabelle von Vektordaten

Um die gewünschten Objekte aus dem gesamten Datensatz zu extrahieren, wird die Attributtabelle des

Vektors geöffnet. Anschliessen können die Objekte mittels eines Ausdrucks ausgewählt werden.

Wie die nachfolgende Tabelle zeigt, wurden aus den beiden Datensätzen nun drei Selektionen durchge-

führt um die drei verschiedenen Kategorien zu generieren und damit die für die weiteren Analysen benötig-

ten Datensätze zu erhalten.

Datensatz Original Datensatz Neu Ausdruck Anzahl Objekte

TLM_AUS_EINFAHRT Anschlüsse “OBJEKTART“ IN (1, 2) 16

TLM_STRASSE Strassen gross “OBJEKTART“ IN (0, 1, 4, 5, 8, 9, 20) 1903

TLM_STRASSE Strassen klein “OBJEKTART“ IN (10) 2743

Bsp.: Strassen im Friedhof



Nach der erfolgten Selektion der Kategorien soll daraus ein neues Layer erstellt werden. Dazu wird der

Layer mit der rechten Maustaste angewählt und „Auswahl speichern als...“ ausgeführt.

Diskussion Vektor Grundlagendaten

Die neu erstellten Vektoren können nun ins QGIS geladen werden. Der nachfolgende Kartenausschnitt

zeigt die Grundlagedaten als Vektoren. Die auf diese Weise erstellten Datengrundlagen haben sich für die

weiteren Analysen als überwiegend zielführend erwiesen. Im Folgenden werden jedoch zwei Fälle kurz

diskutiert, bei denen die Resultate nicht optimal sind.

Fall 1: Hierbei handelt es sich um eine Unterführung, die nahe (ca. 25m) von einem Anschlussknotens vor-

beiführt. Sobald später mit einem Einzugspuffer von 100m auf jeder Seite der Strasse gerechnet wird, wird

diese Unterführung mit dem Anschlussknoten direkt verbunden sein. Dadurch wird diese Strasse eine hö-

here Erreichbarkeit aufweisen, als dies in Realität der Fall ist.

Fall 2: Diese Überführung hat eine Strassenbreite von 6m und zählt daher zur Kategorie „Strassen gross“.

Die Strassen, die an diese Überführung anschliessen sind jedoch sehr klein und daher nicht in der Katego-

rie „Strassen klein“ enthalten. Hinzu kommt, dass die nächst gelegenen Strassen weiter als 100m entfernt

und somit schafft es auch die einberechnete Pufferzone nicht, diese Überführung zu erreichen. Aus diesen

Fall 1

Fall 2

Detailansicht auf

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Gründen wird diese Strassenverbindung bei den weiteren Analysen nicht berücksichtigt, obwohl sie in der

Realität befahrbar ist.

Fall 1: Unterführung in der Nähe des Anschlusses Fall 2: Strassenabschnitt, nicht mit dem Netz verbunden

Diskussion Datensatz TLM_AUS_EINFAHRTEN

Wie die nachfolgende Übersicht zeigt, befinden sich bei jedem Anschluss vier Knotenpunkte. Pro An-

schluss ist jeweils eine Aus- und Einfahrt pro Fahrtrichtung vorhanden.

Diskussion Datensatz TLM_STRASSE

Bei der Erstellung des Datensatzes Strassen werden die Abbiegebeziehungen sowie die Über- oder Unter-

führungen nicht berücksichtigt. Dadurch werden alle Überlagerungen innerhalb der Kategorien „Strassen

gross“ und „Strassen klein“ zu möglichen Verbindungen. Diese Vereinfachung wird akzeptiert, da davon

ausgegangen wird, dass diese Fehler im ganzen Netz etwa gleich häufig auftreten. Insgesamt werden die

Anschlüsse somit in diesem Modell leichter erreichbar sein, als dies in der Realität der Fall ist. Zudem wird

Winterthur Wülflingen

Winterthur Töss

Winterthur Ohringen

Oberwinterthur

Methodik im Umgang mit Ein- und Ausfahrten:

Für die Analysen in dieser Projektarbeit wird jeder ein-

zelne Anschlusspunkt aus Ausgangspunkt für die Er-

reichbarkeitsanalyse verwendet. Es wird somit vernach-

lässigt, in welche Richtung ein Fahrzeug unterwegs ist.

Insbesondere bei Winterthur Töss kann dies je nach

Zielort des Automobilisten einen grösseren Unterschied

bei der Erreichbarkeit des nächstgelegenen Anschlus-

ses ausmachen. Diese Vereinfachung wird jedoch ak-

zeptiert, da mit der Analyse keine Aussagen zur Er-

reichbarkeit während einer einzelnen Fahrt gemacht

werden sollen. Anstelle wird davon ausgegangen, dass

die berücksichtigen Autofahrten mit unterschiedlichen

Zielorten sich im Endeffekt ausgleichen und jeder der

Anschlussknoten in etwa gleich oft angefahren wird.



die zu erstellende Erreichbarkeitskarte keine absoluten Aussagen (z.B. Fahrzeiten) zur Erreichbarkeit ge-

nerieren. Auf den untenstehenden Abbildungen ist ein Beispiel ersichtlich, bei dem im Modell die Abkür-

zung entlang der roten Pfeile akzeptiert wird. In der Realität müsste der Automobilist jedoch den Umweg

über die grün markierte Route wählen. Durch eine stärkere Gewichtung der Primärachsen für die Kosten-

günstigkeit wird diese Ungenauigkeit teilweise ausgeglichen. Durch diese Gewichtung wird somit ein Fahr-

zeug auf der Stammachse schneller vorankommt als eines bei der Fahrt auf einer Nebenstrasse.

Im Gegensatz zum untergeordneten Netz wird

auf dem HLS-Netz diese Vereinfachung ausge-

schlossen. Dies wird gewährleistet, indem die

Autobahn aus dem Datensatz TLM_STRASSE

ausgeschlossen wird. Wie die Abbildung rechts

zeigt, sind diese Überführungen nicht direkt mit

der Autobahn verbunden. Wäre die Autobahn

weiterhin Bestandteil des Vektors, so könnten

sich die Fahrzeugte an dieser Stelle direkt auf

die Autobahn begeben und die Distanz zum

nächsten Anschlussknoten wäre sehr gering.

GRASS Import

Um nun die drei aufbereiteten Grundlagenvektoren weiter zu bearbeiten, werden diese ins GRASS impor-

tiert. Wenn das Mapset offen ist, können die GRASS-Werkzeuge über die Werkzeugleiste aufgerufen wer-

den.

Wenn sich die GRASS-Umgebung, befinden sich vorerst noch keine Daten im Mapset. Über den Befehl

„geladener Vektor importieren“ werden die Daten zum Mapset hinzugefügt. Die in GRASS vorhandenen

Datensätze lassen sich über den Browser anzeigen. Die in GRASS erstellten Datensätze werden ebenfalls

nicht automatisch im QGIS angezeigt. Falls dies gewünscht wird und die Daten mit QGIS weiterbearbeitet

werden sollen, müssen die Daten manuell über den Befehl „dem Kartenfenster hinzufügen“ (*) ins QGIS

übernommen werden.



Umwandlung der Vektor in RasterNach dem Import der Vektoren ins GRASS sollen diese nun in Raster umgewandelt werden. Dazu wird das

Tool „v.to.rast.attr“ ausgeführt, wodurch die Rasterzellen jeweils den Wert erhalten, der im ausgewählten

Attributfeld enthalten ist. Im vorliegenden Fall wird die Objektart als Rasterzellenwert übernommen.

Zu beachten ist hierbeit, dass bei der Erstellung von Raster-

Datensätzen in QGIS die verschiedenen Rasterzellenwerte

nicht automatisch durch unterschiedliche Farben

gekennzeichnet werden. Anstelle werden alle Raster-Zellen in

derselben Farbe dargestellt.

3. DatenbearbeitungsprozessIm vorliegenden Kapitel werden die vier Datenbearbeitungsschritte aufgezeigt.

Schritt 1: Raster reklassieren

Die Rasterzellen enthalten nun jeweils noch den Wert ihrer

Objektart. Dieser Wert ist für die weiteren Analysen nicht

zweckmässig und muss daher geändert werden. Dazu wird

eine Reklassierung der Werte mittels dem Tool „r.reclass“

vorgenommen. Die Anschlüsse sowie die „Strassen gross“

werden mit dem Wert 1 versehen und die „Strassen klein“

mit dem Wert 2. Für die Reklassierung muss zuerst ein Text-

File erstellt werden (siehe Abbildung unten). Alle vorhande-

nen Werte werden jeweils mit einem Abstand dazwischen

aufgelistet. Anschliessen wird ein „=“ eingetragen gefolgt

vom neu zuzuweisenden Wert (hier „1“). Das Text-File wird

für die Ausführung des

GRASS-Befehls ausge-

wählt.

*



Visualisierung der RasterDer Raster wird nun über das Feld „Layereigenschaften“ eingefärbt. Dazu müssen die Anzahl Klassen und

deren Werte manuell eingetragen und einer Farbe zugeordnet werden (siehe Abbildung unten).

Übersicht Raster Grundlagen

Die Rasterzellen von 5x5m sind nun erstellt und weisen ein gut funktionierendes Netz für die weiteren Pro-

zessschritte auf. Die zuvor erläuterten Vereinfachungen sind auf dieser Übersicht nochmals zusammenfas-

send hervorgehoben. Die Anschlusspunkte wurden zur Veranschaulichung als blassrosarote Kreise her-

vorgehoben, effektiv handelt es sich jedoch um einen einzigen Rasterpunkt.

Im Unterschiede zu ArcGIS, sind die Rasterzellen in QGIS diagonal angeordnet. Zudem sind bei den Ras-

terzellen in QGIS Berechnungen übers Eck möglich und es braucht keine Verbindung über die Seiten der

Zellen.

Das reine Strassennetz wurde in einem ersten Schritt verwendet, um die Resultate der Kostendistanzana-

lyse zu verifizieren. Die drei genannten Vereinfachungen haben sich bei der Berechnung bestätigt und die

Aussage der Karte kann unter diesen Vorbehalten als aussagekräftig eingestuft werden. Für die angestreb-

te Version der Karte soll jedoch das gesamte Einzugsgebiet und nicht nur die jeweilige Strasse auf ihre

Erreichbarkeit untersucht werden. Dieser erste Testlauf eignet sich trotzdem gut, um Aussagen zu den

Kostenwiderstandswerten zu ermöglichen.

In diesem Beispiel wurden die Hauptachsen der grossen Strassen mit einem Widerstandswert von 1 und

die kleinen Strassen mit 100 versehen. Damit der daraus resultierende Kostenwiderstand verglichen wer-

den kann, wird die Distanz von 100m auf einer grossen und kleinen Strasse verglichen (Pfeil violett). Der



Ausgangspunkt weist in beiden Fällen einen Wert von ca. 50 auf. Nach 100m beträgt der Wert auf der

grossen Strasse ca. 100, bei der kleinen Strasse hingegen bereits 3000. Bei einem wie in diesem Fall ext-

rem gewählten Widerstandswert würde der Automobilist somit für die Strecke auf der kleinen Strasse 60

Mal weniger rasch vorwärtskommen. Dieses Verhältnis macht offensichtlich keinen Sinn.

Schritt 2: Raster Puffer bilden und ReklassierenUm nun das Einzugsgebiet der Strassen ebenfalls zu berücksichtigen, wird ein Puffer um die Strasse ge-

rechnet. Da es sich bei den Ausgangsdaten um Vektorlinien handelt, weisen diese alle dieselbe Grösse

auf, unabhängig von der Breite der Strasse. Bei der Umwandlung in Raster wird jede Strasse mit einer

Breite von mindestens 5 Metern generiert. Mit der ersten Distanzzone werden nun links und rechts der

Strasse jeweils 5 Meter hinzugefügt. Anschliessend werden weitere fünf Distanzzonen angefügt, wodurch

nun total auf jeder Seite der Strasse ein 100m breiter Puffer besteht. Bei der Erstellung des gepufferten

Rasters werden die Rasterzellen jeweils durchnummeriert: Die ursprüngliche Strasse wird mit dem Wert 1

versehen, die erste Distanzzone mit dem Wert 2 usw. bis zur äussers-

ten Distanzzone mit dem Wert 7. Diese Werte müssen nun mit einem

Kostenwiderstandsfaktor versehen werden. Dazu wird eine Reklassie-

rung der Werte 1 bis 7 durchgeführt.

Bei den grossen Strassen beträgt die Summe der Distanzzonen 1 und

2 zusammengerechnet 15 Meter, was in etwa einer Strassenbreite

inklusive Trottoir entspricht. Diese Werte werden somit zusammenge-

fasst und bilden die Zone, die mit dem Auto am schnellsten erreichbar

ist (Wert 1). Den nachfolgenden Zonen werden die Werte gemäss Ta-

belle zugewiesen. Da die kleinen Strassen oftmals Quartierstrassen

sind und nicht so schnell befahren werden können, erhalten diese 3 als

tiefsten Wert. Ansonsten wird die nicht direkt an die Strasse angren-

zende Zone mit einem hohen Widerstandswert versehen, da sich in

diesen Gebieten Autos nur sehr langsam fortbewegen können.

Distanzzone 1 2 3 4 5 6 7

Strassen gross 1 1 5 10 20 40 80

Strassen klein 3 3 5 10 20 40 80

3000

100

50



Schritt 3: Raster kombinieren und Kostenpfad ermitteln

Um den Kostenpfad berechnen zu können, wird ein einzelner Datensatz benötigt. Dazu werden die Raster

„Strassen gross“ und „Strassen klein“ übereinandergelegt und zusammengefasst. Da sich die Puffer an

einigen Stellen überschneiden, wird jeweils bei Überschneidungen der tiefere Wert übernommen. Die fol-

gende Abbildung zeigt die Problematik der sich überlagernden Datensätze aufgrund der beiden unter-

schiedlichen Strassenkategorien gross und klein.

Nach der erfolgreichen Kombination kann der neue Datensatz nun für die Berechnung des Kostenpfads

verwendet werden. Die Raster der Anschlüsse werden als Startpunkte definiert. Somit kann das ge-

wünschte Resultat fast vollständig erzielt werden. Einzig die Gemeinde Brütten wird bei der Berechnung

nicht berücksichtigt, obwohl sie sich im Perimetergebiet befindet (unten links). Der Grund dafür ist, dass die

Strassenverbindung zu dieser Gemeinde ausserhalb des Perimeters verläuft und der Kostenpfad bei der

Berechnung dieses Gebiet daher nicht miterfasst wird.

Schritt 4: Reklassieren der Kostendaten

Bei der generierten Karte sind nun fliessende Übergänge zwischen allen Rasterzellen vorhanden. Um die

Interpretation der Karte zu vereinfachen, werden nun fünf Klassen gebildet. Die Einteilung der Klassen hat

ebenso wie die Definition der Kostenwiderstandswerte einen grossen Einfluss auf das Resultat der Karte.

Die Diskussion darüber wird im fünften Kapitel geführt. Für die vorliegende Karte wurde folgende Einteilung

gewählt: Werte von 0.1 bis 350 = 1; 350.1 bis 650 = 2; 650.1 bis 950 = 3; 950.1 bis 1250 = 4; 1250.1 bis

2500 = 5.



4. Datenausgabe

Export als VektordateiDie Rasterdatei wird mit dem Tool „v.to.rast.area“ in eine Vektordatei umgewandelt.

MIV-Erreichbarkeitesklasse den Bauzonen zuweisen

Die nun erstellte Karte enthält an vielen Stellen Einzugsgebiete, welche ausserhalb der Bauzonen liegen.

Da in diesem Fall davon ausgegangen wird, dass die MIV-Erreichbarkeit insbesondere für bebaubare Zo-

nen interessant ist, wird dem Vektor der Bauzonen die Information zur MIV-Erreichbarkeit zugewiesen.

Einen Stil ladenZur Erleichterung der Arbeit können Stil-Vorlagen erstellt und damit der Datensatz gemäss bestimmten

Kriterien eingefärbt werden.



5. Diskussion der ResultateMit dieser Projektarbeit wird eine Karte hergestellt, welche zeigt, wie schnell der nächstgelegene Auto-

bahnanschluss von einem bestimmten Punkt innerhalb des Projektperimeters erreichbar ist. Die Einteilung

erfolgt in fünf qualitative Kategorien und reicht von „sehr schnell“ bis „am wenigsten schnell“. Im Verlauf der

Projektarbeit wurden verschiedene Szenarien aufgezeigt, die verdeutlichen, dass die gewonnen Resultate

je nach Einstellung der Parameter erheblich variieren. Ausserdem wurden Vereinfachungen vorgenommen,

wodurch gewisse Kriterien, wie beispielsweise die Belastungen auf den Hauptachsen oder auch die Abbie-

gebeziehungen, vernachlässigt werden.

Nachfolgend werden vier Karten betrachtet, welche mit dem gleichen Vorgehen, jedoch mit unterschiedli-

chen Parametern erstellt wurden. Die beiden Karten oben wurden mit schwach differenzierten Kostenwi-

derständen berechnet. Links wird das Resultat vor der Klassierung in die fünf Kategorien gezeigt. Dies

macht die Interpretation der Karte schwierig, dafür fallen die Verzerrungen weg, die durch die Kategorien-

bildung entstehen. Oben rechts wird dasselbe Resultat, jedoch aufgeteilt in fünf Kategorien, aufgezeigt. Bei

der Aufteilung wurde versucht, die Grössen der Flächen möglichst gleichmässig auf die Kategorien aufzu-

teilen. Da in diesem Fall die Kostenwiderstände schwach sind, ist die Karte stark von der Distanz zum

nächsten Anschluss geprägt und weist einen tieferen Detaillierungsgrad bezüglich der Strassenart auf.

Um für diese Arbeit grössere Aussagen über die Kostendistanz machen zu können, wurde der Wider-

standswert bei den beiden unteren Grafiken erhöht. Links unten sind die Kostenwiderstände anhand von

fünf gleich grossen Klassen eingeteilt, rechts unten sind die Klassen so gewählt, dass die Flächen etwa

ähnlich gross sind.



Für die vorliegende Arbeit erscheint die Karte ist unten rechts am aussagekräftigsten. Sie zeigt auf, dass

der Weg von der Garage bis zur nächsten Hauptstrasse einen grossen Einfluss auf die gesamte Reisedis-

tanz hat. Wenn sich das Fahrzeug dann auf einer grossen Strasse befindet, wird davon ausgegangen,

dass es sich dort rasch fortbewegen kann. Um die Aussagekraft der Karte noch zu verstärken, wurde zu-

dem ein Verschnitt mit den Bauzonen vorgenommen.

FazitMit dieser Projektarbeit konnten die Kenntnisse des QGIS-Programms vertieft werden. Der Fokus lag dabei

bei der Anwendung der Tools. Die Erstellung einer methodisch präzise fundierten Karte stand nicht im Vor-

dergrund und die Parameter wurden so gewählt, dass die Kostenanalyse eine möglichst hohe Aussagekraft

aufweist. Es wurde klar, dass dabei ein erheblicher Manipulationsspielraum besteht, je nach Aussage die

mit einer Karte erzielt werden möchte. Gerade die aus dieser Arbeit resultierende Karte macht mit ihrer

Farbgebung in den Kategorien grün bis rot eine Aussage bezüglich positiv oder negativ. Es kann jedoch

nicht allgemein gesagt werden, dass die MIV-Erreichbarkeit möglichst überall möglichst schnell sein soll.

Das mit dieser Arbeit erzielte Resultat ist aus Sicht des GIS-technischen Lerneffekts positiv zu werten. Zu

Beginn war eine längere Einarbeitungsphase in die Grundlagen von QGIS und GRASS nötig. Die mit dem

erzielten Wissen nun in kurzer Zeit reproduzierbaren Karten zeigen diesen Lerneffekt deutlich auf. Bezüg-

lich der methodischen Stichhaltigkeit der Untersuchung besteht für eine Weiterentwicklung des vorliegen-

den Produkts noch ein grosser Abklärungsbedarf. Bei dieser Arbeit wurde der Fokus bewusst anders ge-

legt. Aus persönlicher Sicht werte ich das Ergebnis und die gewonnene Erfahrung mit QGIS als sehr zu-

friedenstellend.

Wie schnell ist der nächstgelegene Auto-bahnanschluss von einem Punkt im Peri-meter erreichbar?

MIV-Erreichbarkeit Autobahnanschlussdunkelgrün = sehr schnellhellgrün = schnellhellgrün = mittel schnellorange = weniger schnellrot = am wenigsten schnell



Quellenverzeichnis

Raster-Übersichtsplan (UPWMS) Kanton Zürich: http://www.geolion.zh.ch/geodatenservice/show?nbid=850

Bundesamt für Landestopografie, SwissTLM3D:

http://www.swisstopo.admin.ch/internet/swisstopo/de/home/products/landscape/swissTLM3D.html

Harmonisierte Bauzonen des ARE: http://www.geolion.zh.ch/geodatensatz/show?nbid=2096

QGIS-Handbuch: http://docs.qgis.org/2.6/en/docs/user_manual/

GRASS-Handbuch: Open Source GIS a GRASS GIS Approach, Markus Neteler and Helena Mitasova

GISWIKI zu GRASS: http://giswiki.org/wiki/GRASS

Publikation der Daten in der QGISCloud: https://qgiscloud.com/de/account/sign_up

WMS-Karte für Web-Ansicht mit Metadaten: http://s.geo.admin.ch/62437ae631

GISpunkt HSR Wiki: http://giswiki.hsr.ch/QGIS



Anhang

Prozessmodell



Codes der Datenbearbeitungs-Prozessschritte

r.reclass – Reklassierung der Raster-Grundlagen am Beispiel Strassen gross

r.reclass input="r_strgr@Mapset" output="r_strgr_recl" rules="C:/Use\

rs/sf/Desktop/CAS GIS_MIV_Erreichbarkeit/b_Bearbeitungsdaten/recl_st\

rgr.txt"

r.buffer – Erstellen eines Puffers um die Strassen gross

Buffer distances:

10,20,40,60,80,100 meters

r.buffer input="r_strkl@Mapset" output="r_strkl_buff" distances=10,2\

0,40,60,80,100 units="meters"

r.buffer – Erstellen eines Puffers um die Strassen klein

Buffer distances:

10,20,40,60,80,100 meters

r.buffer input="r_strkl@Mapset" output="r_strkl_buff" distances=10,2\

0,40,60,80,100 units="meters"

r.reclass – Reklassierung von Buffer Strassen gross

r.reclass input="r_strgr_buff@Mapset" output="r_strgr_buff_recl" rul\

es="C:/Users/sf/Desktop/CAS GIS_MIV_Erreichbarkeit/b_Bearbeitungsdat\

en/recl_strgr_buff.txt"

r.reclass – Reklassierung von Buffer Strassen klein

r.reclass input="r_strkl_buff@Mapset" output="r_strkl_buff_recl" rul\

es="C:/Users/sf/Desktop/CAS GIS_MIV_Erreichbarkeit/b_Bearbeitungsdat\

en/recl_strkl_buff.txt"

r.series – Zusammenführen von Rasterdatensätzen (Strassen gross und klein)

r.series input="r_strgr_buff_recl,r_strkl_buff_recl" output="r_serie\

s" method="minimum"

r.cost – Berechnung des Kostenpfads

r.cost -k input="r_series@Mapset" output="r_cost" start_rast="r_an@M\

apset" max_cost=0 percent_memory=100

r.reclass – Reklassierung der Kostenpfad-Datensatzes

r.reclass input="r_cost@Mapset" output="r_cost_recl2" rules="C:/User\

s/sf/Desktop/CAS GIS_MIV_Erreichbarkeit/b_Bearbeitungsdaten/recl_r_c\

ost_flaeche.txt"

Daten-CD

Karte zur MIV-Erreichbarkeit

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Rasteranalyse mit QGIS - gis.hsr.ch · Sandro Fornallaz 9. März 2015 3 Einleitung Mit der vorliegenden Arbeit werden die Arbeitsschritte und Resultate der selbständigen Projektarbeit